Отрывок: Для этого был разработан алгоритм автоматизации нарезки фрагментов изображений различного размера, соответствующих 4 классам объектов, предусматривающий интерактивное участие эксперта и автоматическое формирование директорий, содержащие различные области интереса. Алгоритм был реализован на языке C# в среде разработки Microsoft Visual Studio 2015 в виде оконного приложения (рисунок 10). Рисунок 10 – Интерфейс программы, формирующей исходную выборку боль...
Название : Исследование пространства признаков для анализа изображений глазного дна
Авторы/Редакторы : Ушакова Н. С.
Ильясова Н. Ю.
Чичева М. А.
Суханов С. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Ушакова, Н. С. Исследование пространства признаков для анализа изображений глазного дна : вып. квалификац. работа по направлению подгот. "Прикладная математика и информатика" ( уровень магистратуры) / Н. С. Ушакова ; рук. работы Н. Ю. Ильясова; рец. М. А. Чичева; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т и. - Самаpа, 2018. - on-line
Аннотация : Целью работы является разработка технологии формирования эффективного набора признаков, обеспечивающих локализацию областей интереса на изображениях глазного дна с необходимой точностью.Исследуется модель изображения глазного дна. Разрабатывается и реализуется технология интеллектуального отбора признаков, обеспечивающих кластеризацию объектов изображения глазного дна с допустимой ошибкой кластеризации. Разработаны программы для формирования исходной выборки большого объема, предварительной обработки исходной выборки и исследования отобранных наборов признаков на устойчивость к шумовым искажениям.В работе произведен выбор оптимального набора признаков, позволяющих разделять классы изображения глазного дна с необходимой точностью. Проанализирована ошибка кластеризации при использовании различных способов отбора признаков. Определен наилучший размер окна фрагментации. Исследовано влияние предобработки исходной выборки на ошибку кластеризации. Эффективные наборы признаков, формирующие наименьшую ошибку кластер
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180911145004
Ключевые слова: изображения глазного дна
библиотека MAZDA
предобработка изображений
пространство признаков
лазерная коагуляция
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Ушакова_Наталья_Сергеевна_Исследование_пространства_признаков.pdf2.21 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.